Aliás, reforçando a posição do Walmes, considero mais interessante usar os
gráficos de diagnóstico em cima da ANOVA para ver se as suposições para ela
são violadas, incluindo aí a homoscedasticidade.
meus 0,019
--
Cesar Rabak
2015-01-01 20:09 GMT-02:00 walmes . walmeszevi...@gmail.com:
Qual seria o procedimento para para subdividida?
Obrigado pessoal!
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Quinta-feira, 1 de Janeiro de 2015 23:23, Fernando
Veja se te ajuda
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bartlett.test {stats} | R Documentation |
Bartlett Test of Homogeneity of Variances
Description
Performs Bartlett's test of the null that the variances in each of the groups
(samples) are the same.
Usage
bartlett.test(x, ...)
## Default S3 method:
bartlett.test(x, g, ...)
Do meu ponto de vista, as aplicação do teste também é subjetiva. Por que
você escolheu tal teste, com aquele nível de significância? Porque tudo
mundo faz assim não é algo convincente para mim. Deve-se fazer por um fator
de cada vez, ou seja, aplicar o teste duas vezes, ou considerar a
combinação
VC pode criar uma variável interação e fazer o Bartlett. Teste sobre ela
Dados$interação-interaction(fator1,fator2)
bartlett.test(resid(modelo2), dados$interaction)
Em 01/01/2015 18:57, Andre Oliveira andreolso...@yahoo.com.br escreveu:
Mas neste caso como aplicar o bartlett.test?
Mas neste caso como aplicar o bartlett.test?
bartlett.test(modelo2$residuals,fat1) # Homogeneidade de variâncias
bartlett.test(modelo2$residuals,fat2) # Homogeneidade de variâncias
Só assim? Por fatores separadamente?
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística
O teste de Bartley deve funcionar bem.
Em 1 de janeiro de 2015 17:52, Andre Oliveira andreolso...@yahoo.com.br
escreveu:
Pessoal boa tarde, dado meu modelo em fatorial.
modelo=aov(respsota~factor1*factor2)
Como avaliar homogeneidade de variâncias?
O que fiz aqui foi ..par(mfrow=c(2,2))
Pessoal boa tarde, dado meu modelo em fatorial.
modelo=aov(respsota~factor1*factor2)
Como avaliar homogeneidade de variâncias?
O que fiz aqui foi ..par(mfrow=c(2,2))
boxplot(resp~fat1)
boxplot(resp~fat2)
boxplot(resp~fat1*fat2)
interaction.plot(fat1,fat2,resp,ylab=Médias,main=Interação Fat1 vs
